시파르100

• 설명 :

이 데이터 세트는 각각 600개의 이미지를 포함하는 100개의 클래스가 있다는 점을 제외하면 CIFAR-10과 동일합니다. 클래스당 훈련 이미지 500개와 테스트 이미지 100개가 있습니다. CIFAR-100의 100개 클래스는 20개의 슈퍼클래스로 그룹화됩니다. 각 이미지에는 "fine" 레이블(이미지가 속한 클래스)과 "coarse" 레이블(이미지가 속한 슈퍼클래스)이 함께 제공됩니다.

• 추가 문서 : 코드 north_east 가 포함된 논문 탐색

• 홈페이지 : https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

• 소스 코드 : tfds.image_classification.Cifar100

• 버전 :

  • 3.0.2 (기본값): 릴리스 노트가 없습니다.

• 다운로드 크기 : 160.71 MiB

• 데이터세트 크기 : 132.03 MiB

• 자동 캐시 ( 문서 ): 예

• 분할 :

• 기능 구조 :

FeaturesDict({
    'coarse_label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=20),
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=100),
})

• 기능 문서 :

• 감독되는 키 ( as_supervised doc 참조): ('image', 'label')

• 그림 ( tfds.show_examples ):

• 예 ( tfds.as_dataframe ):

• 인용 :

@TECHREPORT{Krizhevsky09learningmultiple,
    author = {Alex Krizhevsky},
    title = {Learning multiple layers of features from tiny images},
    institution = {},
    year = {2009}
}